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NTIS 바로가기Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers = 전자공학회논문지, v.51 no.4, 2014년, pp.131 - 143
최락권 , 유재희 (홍익대학교 전자전기공학부)
We propose a no-reference perceptual fog density and visibility prediction model in a single foggy scene based on natural scene statistics (NSS) and perceptual "fog aware" statistical features. Unlike previous studies, the proposed model predicts fog density without multiple foggy images, without sa...
핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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안개는 카메라를 통해 얻는 영상에 어떤 영향을 미치는가? | 그렇지만 안개, 연무, 연기, 비, 눈 등으로 인한 악천 후 시, 대기 중 입자의 산란은 가시성을 급격히 감소시켜 차량의 운전을 방해하거나 원격 모니터링 시스템 및 카메라를 활용하는 시스템의 성능을 저하시킬 수 있다[1]. 특히 안개는 빛의 감쇠와 산란으로 카메라를 통해 얻어진 영상의 명암대비를 저하시키고, 색상 및 채도를 감소시켜 사물의 정확한 형태를 구별하기 어렵게 한다. 이러한 가시성 저하 문제를 극복하기 위해 오랫동안 안개 영상에서 가시성을 정확히 예측하고, 안개 영상의 선명도를 개선하여 가시성을 향상시키려는 다양한 연구가 광범위하게 진행되어 왔다[2~13]. | |
간소화된 산란 모델에 가정이 적용되지 않을 경우 가시성이 개선되는가? | 안개 영상에 대한 가시성 향상 연구[6~14]도 오랫동안 활발히 진행되어 왔으나, 안개의 정확한 밀집도를 추리하여 가시성을 예측하기가 어렵기 때문에, 대부분의 기존 방법들은 Koschmieder의 간소화된 산란 모델[15]에 개별적인 가정[6-14]을 추가함으로써 거리 정보 및 매체의 전달 특성을 예상하여 안개를 제거하고, 가시성을 향상시켰다. 그러나 설정된 가정이 적용되지 않는 경우, 안개 영상에서의 가시성 개선은 제한적이다. | |
이득 변수 비교법의 한계점은? | 최근, 안개 제거 알고리즘 적용 전 후의 영상에 대한 edge 정보 및 이득 변수의 결과를 비교하거나[12], 이미지 품질평가 방법을 부분적으로 활용하는 연구 방법[10]이 소개되었다. 그러나 사람의 주관적 평가방법은 다수의 영상 처리, 자동화 처리, 원격 평가가 불가능하여 비실용적이며, 이득 변수 비교법은 원 안개 영상과 안개 제거 후의 영상이 동시에 필요하기 때문에 활용이 제한적이고, 부분적으로 활용된 이미지 품질 평가 방법은 안개 영상의 가시성보다는 노이즈에 의해 저하된 품질을 측정하기 때문에 정확한 가시성 평가가 어렵다. |
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